في عالم يتسارع فيه دمج الذكاء الاصطناعي في شتى مناحي حياتنا، من مساعدين صوتيين يجيبون على استفساراتنا إلى أنظمة توصية تقترح علينا مشترياتنا القادمة، تبرز ظاهرة مثيرة للقلق والفضول في آن واحد: هلوسة الذكاء الاصطناعي (AI Hallucinations). هذه الظاهرة، التي يطلق عليها أحيانًا "اختلاق الحقائق" أو "التلفيق"، تحدث عندما يقدم نموذج ذكاء اصطناعي معلومات خاطئة أو غير منطقية أو حتى خيالية تمامًا، بثقة وكأنها حقائق دامغة.

تخيل أنك تسأل مساعدك الصوتي عن حقائق تاريخية، فيجيبك بتفاصيل دقيقة حول أحداث لم تقع قط. أو أن نظامًا طبيًا يعتمد على الذكاء الاصطناعي يقترح تشخيصًا بناءً على أعراض وهمية. او هذه ليست مجرد أخطاء برمجية بسيطة، بل هي نتاج طبيعة عمل نماذج اللغة الكبيرة وغيرها من أنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة.

 

من واقع الاحداث اليومية

لم تعد هلوسات الذكاء الاصطناعي مجرد مفهوم نظري. فقد تم رصد العديد من الحالات الواقعية التي تجسد هذه الظاهرة وتثير المخاوف بشأن الاعتماد غير النقدي على هذه التقنية. إحدى أبرز هذه الحالات تتعلق بنموذج لغوي كبير قدم معلومات قانونية خاطئة بشكل قاطع لمحامٍ في قضية مهمة. زعم النموذج وجود سوابق قضائية لم تكن موجودة في الواقع، وقدم ملخصات "لقرارات" لم تصدر أبدًا. لحسن الحظ، اكتشف المحامي هذا التلفيق قبل تقديمه للمحكمة، مما جنبه عواقب وخيمة. هذه الحادثة تسلط الضوء على المخاطر الكامنة عندما يعتمد المهنيون على معلومات غير دقيقة ناتجة عن هلوسات الذكاء الاصطناعي في اتخاذ قرارات مصيرية.

ستجد العديد من المقالات الإخبارية والتقارير التي تغطي هذه الحادثة بالتفصيل. بعض المصادر التي يمكنك الرجوع إليها تشمل تقارير من:

• The New York Times
• Reuters
• Bloomberg Law
• TechCrunch

هذه المصادر وغيرها قدمت تغطية واسعة للواقعة وتداعياتها على استخدام الذكاء الاصطناعي في المجال القانوني.

اذن لماذا تحدث هذه الهلوسات؟

يكمن السبب الجذري في كيفية تدريب هذه النماذج. فهي تتعلم من كميات هائلة من البيانات النصية والصوتية والمرئية، وتسعى إلى إيجاد أنماط وعلاقات بينها. بدلًا من فهم عميق للمعنى والحقيقة، تعتمد النماذج على الاحتمالات الإحصائية لتوليد استجاباتها. عندما يُطلب منها معلومات غير موجودة بشكل صريح في بيانات التدريب، أو عندما يكون هناك نقص في السياق، قد تبدأ في "ملء الفراغات" بطرق غير دقيقة.

علاوة على ذلك، فإن ميل النماذج إلى تقديم إجابات واضحة وموجزة، حتى عندما تكون غير متأكدة، يمكن أن يزيد من تفاقم مشكلة الهلوسة. إنها تسعى جاهدة لتقديم إجابة، حتى لو كان ذلك يعني اختلاق بعض التفاصيل لجعلها تبدو منطقية.

مخاطر وتحديات الهلوسات:

لا يمكن الاستهانة بمخاطر هذه الظاهرة، خاصة مع تزايد اعتمادنا على الذكاء الاصطناعي في مجالات حساسة. تخيل التأثير المحتمل للمعلومات المضللة الناتجة عن هلوسات الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل:

• الرعاية الصحية: تشخيصات خاطئة أو اقتراحات علاجية غير صحيحة.
• الأخبار والمعلومات: نشر أخبار كاذبة أو معلومات مضللة على نطاق واسع.
• القانون والأعمال: اتخاذ قرارات بناءً على معلومات غير دقيقة.
• الأمن: تحديد تهديدات غير موجودة أو تجاهل تهديدات حقيقية.

بالإضافة إلى المخاطر العملية، تثير هلوسات الذكاء الاصطناعي تساؤلات فلسفية حول طبيعة "الفهم" و"الذكاء" لدى هذه الأنظمة. هل يمكننا الوثوق بأنظمة لا تستطيع التمييز دائمًا بين الحقيقة والخيال؟

جهود مكافحة الهلوسات:

يعكف الباحثون والمهندسون على تطوير تقنيات مختلفة للحد من هذه الظاهرة، بما في ذلك:

• تحسين بيانات التدريب: التأكد من جودة البيانات وتنوعها وتقليل التحيزات الموجودة فيها.
• تطوير نماذج أكثر وعيًا بالسياق: تمكين النماذج من فهم السياق بشكل أفضل والتمييز بين المعلومات المؤكدة وغير المؤكدة.
• دمج مصادر خارجية للمعرفة: ربط النماذج بقواعد بيانات موثوقة ومحدثة للتحقق من المعلومات.
• تطوير آليات للكشف عن الهلوسات: بناء أنظمة قادرة على تحديد متى يكون النموذج على وشك تقديم معلومات غير دقيقة.
• تضمين مؤشرات عدم اليقين: جعل النماذج قادرة على التعبير عن مستوى ثقتها في إجاباتها.

مستقبل الذكاء الاصطناعي والهواجس الحقيقية:

تظل هلوسات الذكاء الاصطناعي تحديًا كبيرًا يجب التغلب عليه لضمان الاستخدام الآمن والموثوق لهذه التقنية القوية. بينما نمضي قدمًا في دمج الذكاء الاصطناعي في حياتنا، من الضروري أن نكون واعين لحدود هذه الأنظمة وأن نتعامل مع المعلومات التي تقدمها بقدر من الحذر والتحقق.

إن فهم طبيعة هذه الهلوسات والعمل على تقليلها ليس مجرد مسألة تقنية، بل هو ضرورة لبناء مستقبل يعتمد على ذكاء اصطناعي موثوق ويفيد البشرية جمعاء.